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【ChatGPT】高知県本山町について【市町村No.0440】
〇ChatGPT参照元
https://www.town.motoyama.kochi.jp/soshikikarasagasu/somuka/machinogaiyo/1/313.html
https://www.machimura.maff.go.jp/machi/contents/39/341/details.html
https://jinkou.jp/39341/
https://kochi-iju.jp/area/motoyama-town/
https://jmap.jp/cities/detail/city/39341?utm_source=chatgpt.com
https://jp.gdfreak.com/public/detail/jp010050000001039341/2?utm_source=chatgpt.com
https://www.town.motoyama.kochi.jp/soshikikarasagasu/somuka/machinogaiyo/1/319.html?utm_source=chatgpt.com
https://jp.gdfreak.com/public/detail/jp010050000001039341/1?utm_source=chatgpt.com
https://utsukushii-mura.jp/map/motoyama/?utm_source=chatgpt.com
https://tosareihoku-kanko.com/eat/motoyamasakuraichi/?utm_source=chatgpt.com
https://doppuri.kochi-tabi.jp/article/article.html?id=94&utm_source=chatgpt.com
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E6%9C%AC%E5%B1%B1%E7%94%BA?utm_source=chatgpt.com
https://www.kochi-apc.or.jp/agri_data/m_search.php?p=21&utm_source=chatgpt.com
https://www.town.motoyama.kochi.jp/soshikikarasagasu/seisakukikakuka/1_1/387.html?utm_source=chatgpt.com
https://itchao.jp/kochi/motoyama?utm_source=chatgpt.com
小春六花/CeVIO AI つくよみちゃん/COEIROINK
行方不明者数 都道府県別MAP | No8
行方不明者数 都道府県別MAP
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【考察:都道府県別 行方不明者数から見える3つの要点】
1. 地方圏での高スコア集中と人口構造の影響
人口規模の小さい県で行方不明率が突出しており、高齢化率の高さや過疎地域における見守りネットワークの希薄さが統計に直接反映されている可能性がある。都市部よりも「早期発見の遅れ」が行方不明件数の多さにつながっている点は注目すべき。
2. 都市圏での件数増と社会的孤立の傾向
東京都・大阪府・神奈川県など人口集中地域では、絶対数としての行方不明者が依然として高水準を維持している。人口密度の高さに比例する側面もあるが、一方で都市特有の「孤立・無縁社会」の問題が背景にあると見られる。特に若年層や中高年層の失踪事案が都市圏で多い点は、地域コミュニティの再構築が急務と考えられる。
3. 地域による対応格差と防止策の必要性
都道府県ごとのスコア分布を見ると、防犯カメラ網や捜索体制の整備度が高い地域ほど行方不明率が低い傾向にある。 行方不明の要因は「認知症・家庭問題・経済的困難」など多岐にわたり、警察や自治体単独ではなく、地域包括支援・民間見守りネットの連携が今後の課題となる。特に高齢者層の早期発見システム整備が、今後の行方不明者数抑制の鍵になると考える。
【以下が該当ソースのURLです】
出典:警察庁 生活安全局「令和6年における行方不明者の状況」 (令和6年=2024年版) https://www.npa.go.jp/publications/statistics/safetylife/yukue.html?utm_source=chatgpt.com
公開資料: 行方不明者統計 CSVデータ https://www.npa.go.jp/safetylife/seianki/fumei/R06yukuefumeisha_csv.csv 発表機関:警察庁 生活安全局 生活安全企画課(公式統計)
平均身長 都道府県別MAP | No9
平均身長 都道府県別MAP
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【考察:都道府県別平均身長から見える3つの傾向】
1.東日本優位の傾向が顕著 上位に青森・山形・秋田・東京など東日本の県が集中しており、特に東北勢は全国でも高身長傾向が強い。寒冷地では体熱保持のため体格が発達しやすいという生理的要因や、食生活(魚介・発酵食品中心)が影響している可能性が高い。
2.都市部・北陸圏も安定して上位に 東京都・京都府・石川県・新潟県など、教育水準・栄養バランスの整った地域が上位を維持。共通しているのは、乳製品・肉類・魚類をまんべんなく摂取する傾向と、健康意識の高い家庭環境が整っている点。北陸圏の安定したスコアは地域的な生活リズムの安定性も関係していると考えられる。
3.西日本・南九州・沖縄では小柄傾向 スコア1〜3の県は西日本・南方地域に多く見られた。温暖な気候下では代謝エネルギーが低く、体格的にスリム化しやすい傾向があるほか、炭水化物中心の食文化もわずかに影響している可能性がある。
【以下が該当ソースのURLです】
出典:文部科学省「令和6年度 学校保健統計調査」 e-Stat(政府統計の総合窓口)
『都道府県別 身長・体重の平均値及び標準偏差(13-13)17歳』
https://www.e-stat.go.jp/stat-search/files?page=1&toukei=00400002&tstat=000001011648
※令和6年度(2024年度)文部科学省 学校保健統計より 男子・女子17歳の平均身長データを基に、男女混合平均((男+女)/2)を算出。
【マインクラフト】時の館 前編
次▷sm45595664
お借りしたマップ【時の館】
https://minecraft-mcworld.com/154846/
制作者【まろさん様】
音楽:BGMer
http://bgmer.net
平均貯蓄額 都道府県別MAP | No10
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【考察:都道府県別 平均貯蓄額から見える3つの傾向】
1.中部・近畿北部が全国上位層
愛知・富山・奈良・岐阜・兵庫といった中部〜近畿北部エリアの貯金額が高く、製造業中心の安定した雇用と家計の堅実性が背景にあると考えられる。特に富山県や奈良県は、共働き率が高く支出管理も保守的な傾向が顕著だと感じる。
2.都市圏の“高収入・高支出型”構造
東京・神奈川・千葉・埼玉などの首都圏は収入水準が高い一方、生活費や住宅コストも大きいため、貯蓄額は高水準ながらも 可処分所得の余裕は地方ほど大きくない可能性がある。
3.南九州・沖縄の低水準傾向
鹿児島・宮崎・沖縄では平均貯金額が下位層で、所得水準の低さや貯蓄余力の少なさが影響しているとみられる。また、現金主義や高齢単身世帯の割合が高い点も今回の結果に関係性があると思う。
【以下が該当ソースのURLです】
総務省統計局「全国家計構造調査(2019年)」
https://www.stat.go.jp/data/zensho/2019/index.html
データ対象:総務省統計局「全国家計構造調査(2019年)」より。全国の一般世帯を対象にした1世帯あたりの貯蓄現在高(金融資産残高)。現金・預貯金・有価証券・保険などを含み、土地や住宅などの実物資産は除く。
支援機乗りのバトオペ2 286戦目 エンゲージガンダム〔I装備〕LV1 地下基地
地下基地はインコム投げまくり戦法が特に有効な一方で、
ピクシーが出てくる事も多く、ハイリスク・ハイリターンなMAPなのですが
最近の550だと強化された袖付きドーガが味方にいてくれる事も多くなり
編成次第でリターンの方が大きいMAPになったと思います。
ピクシーは酷評されてる機体だけど、支援機目線だとステルス3と超火力の格闘は
普通に脅威だし、アンチステルス機体が1機いてくれるだけで安心感が違うので
アンチステルス機体を出してくれる人には本当に感謝してます。
動画の広告ありがとうございます
前 : ガンナーガンダムlv1 墜落跡地 sm45473582
次 : ザク・マシーナリー(EB)LV1 墜落跡地 sm45529318
初めての年齢 都道府県別MAP | No11
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【考察:都道府県別 初めての年齢から見える3つの傾向】
1. 地方型の早期形成傾向
地方ほど人間関係が密接で、出会いの機会が早い傾向がある。地域社会が小規模で人のつながりが強い県では、恋愛関係の形成が自然に早まるのだろう。青森・高知・沖縄など上位県にこの特徴が見られる。
2. 都市型の後期志向傾向
都市部ほど進学・就職を優先し、恋愛開始が遅れる傾向がある。東京・愛知・茨城のような地域では、競争的な教育環境と将来志向の価値観が強く、恋愛よりも目標達成を優先するライフスタイルが定着していると思う。
3. 文化・気質による地域差
文化的背景による恋愛観の違いが数値に表れている。九州や東北では情緒的な人間関係が重視され、関係形成が早い傾向。一方で北陸や中部では慎重で計画的な行動を好み、平均年齢が高めに出やすいと考える。
【以下が該当ソースのURLです】 出典:相模ゴム工業 https://www.sagami-gomu.co.jp/project/nipponnosex/ranking_sex.html
ザックさんのその橋渡るべからず 第15話
#ボーダーブレイク PS4版
基本コンセプト:
MAP上の橋(若しくはMAP中央)から先への進行禁止
移動エリア制限は面倒なだけでした・・・
©SEGA
【2025年最新】魅力度 都道府県別MAP | No12
【考察:都道府県別 2025年最新魅力度見える3つの傾向】
分析①:観光資源と都市ブランドの二極構造
上位県は観光とブランド発信力の両立が際立つ。北海道・京都・沖縄は観光地としての完成度に加え、全国的な認知と情報発信力が突出。神奈川・東京は観光要素よりも都市ブランドによる安定的評価が強い。一方、長野や福岡は自然と都市機能を併せ持つ総合型エリアとして中上位を維持。単なる観光地ではなく、暮らしやすさと訪問意欲の双方で支持を得ているのだろう。
分析②:北陸・中部圏の回復と格差
北陸では石川が震災後に持ち直し、観光再生の成果が数値に反映された。富山や福井は安定圏にとどまり、北陸新幹線延伸が地域全体の再注目につながっている。中部では長野・静岡・愛知が均衡した高水準を維持。交通網の充実と観光・産業の両立が強みと感じる。一方で岐阜・山梨・三重などは知名度の限定性が影響し、全国的な発信力に課題が残る。
分析③:首都圏・西日本のブランド格差
首都圏では神奈川・東京が全国上位を固める一方、埼玉・茨城・栃木の下位固定が続く。都市近接県の共通課題は、独自ブランドの不在と首都圏依存構造。中国・四国では広島が唯一全国平均を上回る位置を確保し、他県は横並びで停滞。九州では福岡が突出するが、佐賀・宮崎・大分が依然として下層に位置し、観光発信の広域連携が不足しているのかもしれない。
【以下が該当ソースのURLです】
出典:地域ブランド調査
ブランド総合研究所 https://news.tiiki.jp/articles/4975
【完全版1】都道府県別MAP総集編|行方不明者数・暴力団員数・年収・魅力度など12ランキングを一挙比較!
📊 各県の“地元の声”を募集中!
コメント欄で「地元の実感」や「データとの違い」を教えてください!
今後の分析動画に反映させていきます!
全国47都道府県の特徴をデータで可視化した
「都道府県別MAPシリーズ」No.1〜No.12を再編集した総集編(約20分)です!
行方不明者数・暴力団員数・年収・魅力度など、日本各地のリアルをまとめて比較できます。
【収録内容(No.1〜No.12)】
01|◯人認知件数
02|交通事故死亡者数
03|平均寿命
04|◯◯数
05|平均年収
06|幸福度
07|暴力団員数
08|行方不明者数
09|平均身長
10|平均貯蓄額
11|初めての年齢
12|【2025年最新】魅力度
【使用データ・出典】
人口推計(令和4年10月1日現在)- 都道府県別人口(総務省統計局) https://www.stat.go.jp/data/jinsui/2022np/index.html
総務省統計局 犯罪統計 「第6表 重要犯罪・重要窃盗犯 都道府県別 認知・検挙件数・検挙人員」(殺人含む)- 警察庁 / e-Stat https://www.e-stat.go.jp/dbview?sid=0003195003
SBIインズウェブ「交通事故発生ランキング(都道府県別)」
(各都道府県の“人口10万人あたりの交通事故死者数(2024年)”を掲載) https://www.insweb.co.jp/car/kisochishiki/jidosha-jiko/jiko-ranking.html
インズウェブ 警察庁「令和6年における交通事故の発生状況について」(元データ) https://www.npa.go.jp/publications/statistics/koutsuu/jiko/R06bunseki.pdf
厚生労働省「令和2年都道府県別生命表」 (各都道府県の平均寿命を掲載) https://www.mhlw.go.jp/toukei/saikin/hw/life/tdfk20/index.html
その他出典は各単体動画から
覚醒剤取締検挙件数 都道府県別MAP | No13
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【考察:都道府県別 覚醒剤取締検挙件数から見える3つの傾向】
①都市圏での高密度取締が顕著
大阪府・東京都・福岡県など、交通量と人口が集中する大都市で取締件数が突出。密売・流通ルートの交差点となる都市構造が要因であり、取締強化と同時に潜在的需要の多さも示唆される。
②地方圏では件数が少なくても潜在化リスクが高い
秋田・岩手・山形など東北地方では件数が極端に低いが、取締体制や通報機会の少なさが背景にある可能性。件数の少なさ=安全とは限らず、潜伏型の流通・依存事例の見逃しも懸念される。
③西日本における高スコア地域の集中
和歌山・大阪・兵庫・福岡など西日本でスコア1〜3が並ぶ構図。港湾・幹線道路・都市圏が連続する地理条件が覚醒剤流通の動線を形成しており、地域的連鎖性が明確に表れている。
【出典】
警察庁/政府統計ポータルサイトe-Stat「犯罪統計(覚醒剤取締法違反)」
統計リアル:https://statja.com/prefecture/category/K4303/
本データは、2022年(令和4年)における都道府県別の「覚醒剤取締検挙件数」を人口10万人あたりで算出したものです。
千年戦争アイギス ハロウィンナイト・カボカブ大決戦:ハロウィンと模擬戦【☆3×銀以下】
gdgdですが参考までにどうぞ~
※あれ?このMAPってリニューアルされてましたっけ?
加護なし・アイドルなし・戦神なし・英傑なしです
アイギス①→mylist/20180810 アイギス②→mylist/53383239 アイギス③→mylist/58480507
アイギス④→mylist/61263847 アイギス⑤→mylist/65313612 アイギス⑥→mylist/67221986
アイギス⑦→mylist/71094394 アイギス⑧→mylist/73326068 アイギス⑨→mylist/75266667
アイギス⑩→mylist/77052662 アイギス⑪→mylist/78889381
【2025年最新】参院選自民党得票率 都道府県別MAP | No14
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【考察:都道府県別 自民党得票率から見える3つの傾向】
①地方回帰と「現場主義」への共鳴
地方票の強さが決定打となった。鳥取・島根など伝統的な保守地盤で自民党得票率が依然として高く、石破氏の「地方創生」「防災」「農業・中小産業重視」という実務志向が、都市型リーダーに対する倦怠感の受け皿になった。
②中央集権から現場分権への再設計
石破政権は、霞が関主導から自治体主導への転換を掲げ、「現場で決める政治」を旗印にした。これまでの自民党主流派が依存してきた東京中心の政策決定を是正し、地方の行政職出身者・中小企業団体・一次産業関係者を重視する布陣を採用。これにより、都市部での支持低下を招いたのではないか。
③維新の支配構造化
大阪11.48%は、維新が都市行政・教育改革・財政健全化を通じて「実務で成果を出す政党」として固定票を築いた結果。京都・兵庫・奈良にもその影響が波及し、自民は既存支持層の高齢化と若年層への浸透不足が露呈。関西圏では“組織動員型”から“成果体験型”の政治への転換が進み、保守再編の震源地となっている。
【出典】
参院選比例代表 党派別・都道府県別得票数(率)
2025年7月社会新報/社民党 参照元PDF: https://sdp.or.jp/wp-content/uploads/2025/07/14cb3115fdd7299e73fe8921106b0cea.pdf
浮気率 都道府県別MAP | No15
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【考察:都道府県別 浮気率から見える3つの傾向】
①都市圏の高スコア傾向と社会構造の影響
東京・兵庫・三重・富山・島根など、スコア1(浮気率が最も高い)に入る地域は共通して「都市圏または地方中心都市」である。経済活動が活発で、交流範囲が広い都市ほど新たな人間関係が生まれやすく、浮気率上昇の一因となるだろう。特に東京都は生活リズムが多様で、仕事・趣味・SNSなど複数の接点を持ちやすいため、他県より高い数値が出やすい。
②東北・中部地方に見られる低スコアの背景
秋田・静岡・栃木・千葉・広島などのスコア8〜9地域は、伝統的な家族観や地域密着の人間関係が根強い傾向がある。人口密度が比較的低く、コミュニティ内での監視性が高いため、行動が抑制されやすいのだろう。また、離婚率の低さや共働き率の高さなど、家族内の結束が浮気抑制に作用している可能性がある。
③中間層(スコア4〜6)の「潜在的リスク層」
全国の約半数が該当するスコア4〜6(浮気率20〜22%台)は、浮気率が突出して高いわけではないが、社会的ストレスや家庭・仕事の両立など環境変化で上下しやすい層といえる。とくに愛知・福岡・福井などの都市型県は、浮気率の振れ幅が大きく、今後の経済・働き方・SNS文化の変化により順位が変動する可能性が高い。
【出典】
相模ゴム工業 調査データ
https://www.sagami-gomu.co.jp/project/nipponnosex/ranking_sex.html
全国47都道府県の回答データをもとに、浮気経験者の割合を集計。
本動画では同調査の公開データをもとに浮気率を9段階スコアに分類し、
都道府県別の比較・傾向をまとめています。
#都道府県 #都道府県ランキング #浮気率
【2025年最新】参院選立憲民主党得票率 都道府県別MAP | No16
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【考察:都道府県別 立憲民主党得票率から見える3つの傾向】
①東北・新潟の“リベラル主軸化”と組織再生
岩手22.73%・新潟21.18%・青森19.36%・長野19.06%など、北日本・中部山岳地帯で高得票が集中した。共通項は、旧民主党時代からの組織基盤(自治労・農協・教職員組合)と地方紙が担う情報共同体の存在。地域社会が依然として中間層中心で、生活者視点の政策が浸透しやすい。自民党や維新が組織票を持ち込めない領域であり、立憲は「地域分権・生活保障」の看板を再評価された形だろう。
②都市部の存在感低下:メディア主導型から実感主導型へ
東京11.71%・神奈川12.13%・愛知12.72%など大都市圏は低位安定。政策よりも“即効性”や“効率”を重視する都市有権者に対し、立憲のメッセージが抽象的に映った。SNS空間では維新や無党派系が情報量で優位に立ち、立憲は「誠実だが遅い」印象に留まった。都市では社会課題より生活費・住宅・雇用への直接支援を訴える再設計が不可欠となっている。
③西日本の脆弱地帯:大阪・和歌山・兵庫の断層
大阪5.76%・和歌山7.34%・兵庫8.89%など、関西一円でスコア1〜3が並ぶ。維新の「実務政治」と地域メディア露出が固定票を奪い、立憲の支持は政策以前に“存在感の希薄さ”に起因すると予想。地方紙・地方局が小規模な西日本では、旧民主系の系譜が可視化されず、新陳代謝の遅れが響いた。西日本の再構築には、地域候補の掘り起こしと「都市型リベラル」の現地化が鍵となる。
【出典】
参院選比例代表 党派別・都道府県別得票数(率),2025年7月社会新報/社民党 参照元PDF: https://sdp.or.jp/wp-content/uploads/2025/07/14cb3115fdd7299e73fe8921106b0cea.pdf
原田ダダスケさん主催★余りモノ デスノート人狼 25/10/16
デスノート人狼
ログイン6日目だけど、頑張ります!!笑
*やるゲーム*
『DEATH NOTE Killer Within』
参加者(敬称略)
主催:原田ダダスケ
アイリン
おむだむ杏(あんず)
Commander中佐
にんげん
猫麦のん
翔登
はくまた
まうまう
べるさん
【レギュレーション】
MAP:ダウンタウン
キラ陣営:キラ、キラ信者 計2名
L陣営:N、ワタリ、捜査員x5〜6 計7~8名
第3陣営:メロ(ランダム) 計:0~1名
※ローカルルール
・会議時間中の定型文での証拠提出はNG(ナシのほうが、初心者がやりやすいと思うため)
・メロの初日キルの禁止
※ゲーム設定(抜粋)
・キラ陣営
聞き込みタスク:オン
身分証取得切替:オン
身分証取得時間倍率:1.0
身分証取得範囲:宅配タスク
新世界進捗倍率:1.7
・L陣営
全員デスノートを開く:OFF
捜査員に接近警告を表示:OFF (Lだけは接近警告でるので注意)
聞き込みタスクの入力数:4
捜査進捗倍率:1.2
特殊出生率 都道府県別MAP | No17
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【考察:都道府県別 特殊出生率から見える3つの傾向】
①都市の豊かさが生む「家庭の貧困」
都市部ほど出生率が下がる現象は、金銭的貧困ではなく時間と関係の貧困によるだろう。東京・神奈川・埼玉では、仕事と生活が切り離され、家庭を築くための余白がない。効率と成果を求める社会構造が、結果的に子どもを持つ選択を奪っている。都市の便利さは、同時に“家庭を持ちにくい環境”を完成させてしまったのではないか。
②地方に残る「助け合いの文化」が出生率を支える
宮崎・熊本・沖縄など出生率の高い地域は、制度よりも“人”による支援が生きている。家族や地域の繋がりが自然な形で子育てを支え、それが心理的な安心感につながっていると考える。経済的豊かさではなく、日常の中にある協力関係が出生率を押し上げているのだろう。
③少子化は経済の問題ではなく社会構造の歪み
日本全体の少子化は、支援金や制度では解決できない段階に入っている。住宅・労働・教育、あらゆる仕組みが“個人単位の競争”を前提に作られており、家庭という単位が制度的に支えられていない。出生率の高い県が示しているのは、“生きやすさ”そのものが子どもを増やす条件だという現実ではないのだろうか。
【出典】
厚生労働省「令和4年(2023年)人口動態統計(確定数)の概況」
https://www.e-stat.go.jp/dbview?sid=0003411598
【2025年最新】参院選国民民主党得票率 都道府県別MAP | No18
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【考察:都道府県別 国民民主党得票率から見える3つの傾向】
①中部・東海エリアでの高い得票率
愛知・静岡・富山を中心とした工業地帯では、経済政策への現実的な姿勢や、雇用と賃上げに直結する政策提案が産業労働層に浸透している。特に製造業の集積がある地域では、安定志向の有権者層が多く、国民民主党の立ち位置が受け入れられやすい構造といえる。
②首都圏の中位安定
東京・神奈川・埼玉などの大都市圏では、現実路線が評価され、教育・子育て支援、労働環境の改善など身近なテーマが共感を呼んでいる。都市部では無党派層の流動が大きいが、その中で一定の存在感を維持している点は注目といえる。
③西日本から九州にかけての伸び悩み
特に鹿児島や熊本では得票率が低く、地域保守勢力の強さや政党浸透度の差が影響している。加えて、地元密着型の政治文化が根強く、全国政党としてのメッセージが届きにくい側面もある。全体としては、政策が都市・産業圏で支持を集め、一方で地域性の強いエリアでは課題が残る構図となった。
【出典】
参院選比例代表 党派別・都道府県別得票数(率),
2025年7月社会新報/社民党 参照元PDF: https://sdp.or.jp/wpcontent/uploads/2025/07/14cb3115fdd7299e73fe8921106b0cea.pdf
最高気温 都道府県別MAP | No19
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https://www.youtube.com/watch?v=oKyW7NoT_GU の動画にて
「鹿児島に関しては 自民党・公明党の力(最近では立憲が躍進)が強いわけか…。」
とのコメントから都道府県ごとにもその結果になるには深い背景があるのだなと思いました!
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※スコア範囲に編集ミスがありました。 申し訳ございません。
確実な情報は概要欄からまたは出典からご確認ください。
埼玉35.4℃→スコア2(※35.5未満)、福井35.2℃→スコア2、鳥取35.2℃→スコア2、岐阜34.9℃→スコア3、三重32.6℃→スコア8、福岡33.9℃→スコア6。
【考察:都道府県別 最高気温から見える3つの傾向】
① 内陸型酷暑地帯の顕著化
内陸県ほど日中の平均最高気温が高く、特に埼玉・群馬・岐阜・京都などはフェーン現象やヒートアイランドの影響を強く受けている。これらの地域は年間を通して気温の上下幅も大きく、典型的な「内陸型酷暑地帯」と言える。
② 日本海側の猛暑定着化
富山・新潟・福井・鳥取など日本海側で非常に高い値を示し、湿度と南寄りの風による熱のこもりが原因と考えられる。海風の冷却効果が限定的で、近年は日本海側でも記録的な猛暑が常態化している傾向が見える。
③ 沿岸地域の海洋性安定気候
北海道・高知・宮崎・徳島など沿岸部では比較的気温が抑えられ、海洋性気候による安定が際立つ。南の高知や宮崎も海風と対流活動の影響で極端な暑さになりにくく、温暖ながら穏やかな気候特性を保っている。
【出典】 e-Stat「統計でみる都道府県のすがた2025」社会・人口統計体系(統計表:自然環境/気象データ) URL:https://www.e-stat.go.jp/stat-search/files?page=1&layout=datalist&toukei=00200502&tstat=000001225961&cycle=0&tclass1=000001225962&tclass2val=0
【2025秋M3】幽遠の藍 XFD【宮舞モカ】
10月26日(日)に東京流通センターにて開催されるM3で頒布する新EP『幽遠の藍』クロスフェードです。
スペースは第二展示場ク-04yです!
どうぞよろしくお願いします!!!!
『幽遠の藍』収録曲
1. 幽遠の藍
2. Celestial map
3. プテ
4. 秋霖
5. 虚証
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配信とか→https://lit.link/94ed6135-df63-41ff-92e0-5c6082b65462
【2025年最新】参院選日本維新の会得票率 都道府県別MAP | No20
【考察:都道府県別 日本維新の会得票率から見える3つの傾向】
①関西圏への極端な集中
維新の得票率は大阪府27.43%、京都府16.6%、兵庫県15.9%、奈良県15.49%と、近畿圏で圧倒的な支持を維持している。特に大阪は全国平均を大きく上回り、もはや「地域政党」の枠を超えた独自の地盤を確立しているといえる。地元発の政策訴求力と改革志向が一体化し、他党が食い込めない構造が続いている印象だ。
②東日本での浸透の鈍さ
東北・北関東では依然として支持が低く、ほとんどの県で3%前後に留まる。これは維新の政策テーマが都市型・改革型に寄りすぎており、地方の生活課題と結びつきにくいことが一因と考えられる。特に青森・岩手・秋田などで2〜3%台にとどまる現状は、組織力の弱さや候補者不在の影響が顕著だ。
③中部・九州での“静かな拡張期”
愛知・福岡・静岡・徳島などでは4〜6%台で安定した得票を得ており、関西以外でも一定の存在感を示し始めている。特に愛知の5.45%は中部経済圏の改革ムードを反映しているともいえる。今後、地方都市部への政策発信を継続できれば、関西依存から全国展開への転換期を迎える可能性がある。
【出典】
参院選比例代表 党派別・都道府県別得票数(率),2025年7月社会新報/社民党
参照元PDF: https://sdp.or.jp/wp-content/uploads/2025/07/14cb3115fdd7299e73fe8921106b0cea.pdf
【WoT】2.0.1で刷新されたマップを見てみよう【フィヨルド編】
※この動画は配信アーカイブを再編集しております※
2.0.1では5つのマップが改変されました!
各マップを公式サイト情報と実際のマップとで照らし合わせて見ていきましょう!
公式サイト
【アップデート2.0.1】リドロー・ライン
→https://worldoftanks.asia/ja/news/updates/wot-2-0-1/
【アップデート2.0.1におけるマップの再設計】
→https://worldoftanks.asia/ja/news/general-news/2-0-1-map-rebalance/
チムトレ協力→クラン[A_S_T]サブマス kura_koji
たんくすマイリスト→mylist/66409531
けい(公認CC) Twitch→ https://www.twitch.tv/kei_kakari
アッキー Twitch→ https://www.twitch.tv/akki_2525
えっくす→ https://x.com/KeI_kakari
系~KeI~Twitter→https://twitter.com/KeI_kakari
系コミュニティー→co2546816
パート1リンク→mylist/47829425
YouTube支店→https://www.youtube.com/@KeI_kkr
【WoT】2.0.1で刷新されたマップを見てみよう【高速道路編】
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【アップデート2.0.1】リドロー・ライン
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【アップデート2.0.1におけるマップの再設計】
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【WoT】2.0.1で刷新されたマップを見てみよう【飛行場編】
※この動画は配信アーカイブを再編集しております※
2.0.1では5つのマップが改変されました!
各マップを公式サイト情報と実際のマップとで照らし合わせて見ていきましょう!
公式サイト
【アップデート2.0.1】リドロー・ライン
→https://worldoftanks.asia/ja/news/updates/wot-2-0-1/
【アップデート2.0.1におけるマップの再設計】
→https://worldoftanks.asia/ja/news/general-news/2-0-1-map-rebalance/
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【BeatSaber】トウキョウ・シャンディ・ランデヴ feat. 花譜, ツミキ【ビートセイバー】
前回からもう2か月…? 冗談じゃあないないわ…
マイリス:https://www.nicovideo.jp/my/mylist/78391149?ref=pc_mypage_mylist
ORIGINAL「トウキョウ・シャンディ・ランデヴ feat. 花譜, ツミキ」:https://www.youtube.com/watch?v=gpXy3_NdVEc
MAP「Gabriel」:https://beatsaver.com/maps/2d469
BEATLEADER:https://beatleader.com/u/76561199133375088
3Dモデル「Izul -イズール- Remake」: https://booth.pm/ja/items/4718359
HMD:PICO4
トラッカー(HMDと合わせて8点):HaritoraX(有線)
プラットフォーム:Steam
前回動画、広告ありがとうございます!
相葉ルリ様
喫煙率 都道府県別MAP | No21
⭐️コメントで皆様の考察を募集しています!
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ぜひ、コメント欄をご覧ください!各都道府県の地元の方の生の声が集まります!
【考察:都道府県別 喫煙率から見える3つの傾向】
①都市部での禁煙文化の浸透
東京や京都など大都市圏では、喫煙率が全国でも最も低い。この背景には、路上喫煙規制や分煙制度の徹底、さらに職場・公共施設での禁煙化が早期に進んだことがある。また、健康意識の高まりと共に「吸わないことが自然」という社会的風潮が形成されつつあり、若年層では特に非喫煙者が多数派になっている。
②地方部での習慣的喫煙の根強さ
青森や福島など東北地方を中心に喫煙率が高い傾向が見られる。寒冷地では屋内で過ごす時間が長く、喫煙習慣が生活の一部として根付いてきた可能性がある。また、飲食店での分煙化が遅れた地域も多く、喫煙を控える社会的圧力が比較的弱いことも要因と考えられる。
③健康意識と生活環境格差
喫煙率の地域差は、単なる嗜好の違いではなく「健康教育・所得・都市化度」と密接に関係している。医療情報へのアクセスが容易な都市部では禁煙支援が充実し、逆に地方ではその機会が限られている。この分布は、生活習慣病や平均寿命の地域格差にも連動しており、喫煙率は“地域の健康度”を映す鏡とも言えると思う。
【2025年最新】参院選参政党得票率 都道府県別MAP | No22
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【考察:都道府県別 参政党得票率から見える3つの傾向】
①地方保守層の共感と中部圏の突出
石川県・群馬県・和歌山県・福岡県など、中部〜西日本にかけてスコア7〜9の高得票地域が並ぶ。これらの県は地方の保守基盤が厚く、独自の地域共同体意識が残る傾向がある。参政党の主張する「自立」「教育」「健康」への訴えが、既存政党への不信感と結びつき、共感を得た結果と考えられる。とくに石川県は16.03%と全国最高で、地元での草の根活動が浸透していた可能性が高い。
②都市部の低調と情報発信構造の差
一方で東京都・神奈川県・大阪府など大都市圏では得票率が11〜12%台とやや低迷している。情報が多様化する都市部では、政策よりも即効性のある経済・生活支援策への関心が高く、参政党の理念型メッセージが相対的に届きにくかったとみられる。また都市生活者はSNS上での討議には活発だが、投票行動への転化率が低い傾向も影響していると推測される。
③地方ネットワークと草の根組織の影響
中小規模県での得票率上昇には、党員主体のボランティア活動や講演会など、地域密着型の運動が強く作用したと考えられる。特に北陸・九州の中堅県では、SNS発信よりも口コミや地域イベントを通じた支持拡大が顕著だった可能性がある。全国的な広告よりも「地域の知人が薦める政党」という信頼経路が形成され、都市部との情報伝達構造の違いが投票行動に表れたとみられる。
【出典】
参院選比例代表 党派別・都道府県別得票数(率),2025年7月社会新報/社民党
参照元PDF: https://sdp.or.jp/wp-content/uploads/2025/07/14cb3115fdd7299e73fe8921106b0cea.pdf
【osu! taiko】パステルレイン【お気に入りMAP紹介&プレイ動画#2】
MAP配布先:https://osu.ppy.sh/beatmapsets/1364117#taiko/2821979
高市の名字人数 都道府県別MAP | No23
【考察:都道府県別 高市の名字人数から見える3つの傾向】
①愛媛県を中心とした明確な地縁集中
愛媛県で約1,200人と圧倒的多数を占め、他県を大きく引き離している。この偏りは「高市」という姓の起源が四国地方、特に伊予(愛媛)周辺に深く根付いていることを示唆する。古くからの在地系の名字であり、移住や改姓よりも土地と血縁のつながりが強く維持されてきたと考えられる。
②関東・近畿圏への緩やかな分布拡大
千葉・東京・大阪・兵庫といった都市部にも一定数が見られ、四国からの移住・就職・婚姻を通じて都市圏へ徐々に広がった傾向が伺える。特に千葉・大阪で200人を超える分布は、戦後の人口移動や経済圏の拡大と符合する動きだと考えられる。
③東北・北陸・九州での希薄な存在感
東北・九州・北陸の多くが「調査中」または10人前後に留まっており、全国的な分布姓ではなく、地域限定的な姓であることが明確。つまり「高市」という名字は全国に散在する普遍的姓ではなく、地域文化や地名に深く結びついた「郷土姓」の特徴を色濃く残しているといえる。
【出典】 名字由来net「高市さん都道府県別ランキング」
https://myoji-yurai.net/myojiPrefectureRanking.htm?myojiKanji=%E9%AB%98%E5%B8%82
【2025年最新】参院選公明党得票率 都道府県別MAP | No24
【考察:都道府県別 公明党得票率から見える3つの傾向】
①都市部と地方の支持基盤の差が明確
大阪・福岡・愛媛・宮崎・和歌山など、西日本の主要県で10%を超える高得票率が集中している。これらの地域は都市機能が密集し、宗教的・組織的ネットワークが地域社会に根を下ろしている構造が影響していると考えられる。一方、東北・北陸では7%前後にとどまり、支持の広がりに地域的な限界が見られる。
②安定地域と浮動地域の二極化が進行
茨城・埼玉・大阪・熊本などは全国平均を上回る安定した支持率を維持しており、固定支持層の厚さが際立つ。対して、新潟・石川・富山などは5〜6%台と低水準で、他党との競合が激しく、浮動層の動向が得票率に直結している構図が見える。支持の地盤が明確な地域とそうでない地域との差が拡大していると言えるだろう。
③地方中核都市での組織力回復が進む
鳥取・岡山・徳島・長崎・沖縄など、人口規模に比して高い得票率を示す県が多い。これは地域密着型の支援網が機能しており、地方再生都市を中心に組織的な選挙運動が再び浸透し始めていることを示唆する。都市部依存から地方分散へと戦略軸が移りつつある傾向といえる。
【出典】
参院選比例代表 党派別・都道府県別得票数(率),2025年7月社会新報/社民党
参照元PDF: https://sdp.or.jp/wp-content/uploads/2025/07/14cb3115fdd7299e73fe8921106b0cea.pdf
#都道府県 #都道府県ランキング #公明党支持率
【完全版Vol2】都道府県別MAP総集編|覚醒剤取締検挙件数・得票率・浮気率・最高気温など12ランキングを一挙比較!
【収録内容(No.13〜No.24)】
13|覚醒剤取締検挙件数
14|参院選2025自民党得票率
15|浮気率
16|参院選2025立憲民主党得票率
17|出生率
18|参院選2025国民民主党得票率
19|最高気温
20|参院選2025日本維新の会得票率
21|喫煙率
22|参院選2025参政党得票率
23|高市の名字人数
24|参院選2025公明党得票率
【出典】
警察庁/政府統計ポータルサイトe-Stat「犯罪統計(覚醒剤取締法違反)」
統計リアル:https://www.stats47.jp/stat/518/2022.html
参院選比例代表 党派別・都道府県別得票数(率) 2025年7月社会新報/
社民党 参照元PDF: https://sdp.or.jp/wp-content/uploads/2025/07/14cb3115fdd7299e73fe8921106b0cea.pdf
相模ゴム工業 調査データ
https://www.sagami-gomu.co.jp/project/nipponnosex/ranking_sex.html 厚生労働省
「令和4年(2023年)人口動態統計(確定数)の概況」
https://www.e-stat.go.jp/dbview?sid=0003411598 e-Stat
「統計でみる都道府県のすがた2025」 社会・人口統計体系(統計表:自然環境/気象データ)
URL:https://www.e-stat.go.jp/stat-search/files?
page=1&layout=datalist&toukei=00200502&tstat=000001225961&cycle=0&tclass1=000001225962&tclass2val=0
国立がん研究センターがん情報サービス「がん登録・統計」 https://ganjoho.jp/reg_stat/statistics/data/dl/index.html#smoking
名字由来net「高市さん都道府県別ランキング」
https://myoji-yurai.net/myojiPrefectureRanking.htm?myojiKanji=%E9%AB%98%E5%B8%82 #都道府県MAP
#47都道府県 #統計データ #得票 #気温ランキング #浮気率 #出生率 #データで見る日本 #日本分析
検挙率 都道府県別MAP | No25
【考察:都道府県別 検挙率から見える3つの傾向】
①地方ほど検挙率が高く、地域密着型の警察活動が機能している
東北・中国・九州の地方県(秋田・山形・鳥取・長崎・大分など)は検挙率60%前後と全国でも突出して高い。人口が少なく地域社会が密接なため、不審者情報の共有や目撃通報が迅速で、事件が早期に解決しやすい。一方で都市部に比べ、犯罪の種類が限定的であることも検挙率上昇に寄与しているのだろう。
②都市圏では犯罪の多様化と匿名性が検挙率低下の要因
大阪・東京・埼玉・千葉など大都市圏は20〜30%台に留まり、全国平均を大きく下回る。人口密度が高く、通勤・観光客など流動的な人の動きが多いため、犯人の特定が困難になりやすい。また軽犯罪や窃盗などの件数が多く、捜査リソースが分散することで全体の検挙率を押し下げていると考えられる。
③中間層の県では地域構造と都市化のバランスが鍵
群馬・福井・徳島・佐賀・沖縄などは50%前後で安定した中位グループ。地方性を保ちながらも都市的な要素を持つ県では、防犯カメラや交通網の整備が効果を発揮しやすい。これらの地域では、地域連携とテクノロジーの両面から治安維持が進んでいる点が特徴といえる。
【出典】
「総務省統計局/e‑Stat 『犯罪統計 第3表 刑法犯総数 都道府県別 認知・検挙件数・検挙人員』
(ID:0003195002) URL: https://www.e-stat.go.jp/dbview?sid=0003195002
